测试OMS(订单管理系统)时,对Elasticsearch(ES)数据和算法数据进行测试(如何测试几百万条数据)

1. 测试目标

在测试OMS中的ES数据和算法数据时,主要目标包括:

  1. 数据完整性

数据完整性 :确保所有需要的数据都被正确采集、存储和索引。
数据准确性 :确保数据内容正确无误,符合业务逻辑
性能 :确保系统在处理大规模数据时的响应速度和稳定性
一致性 :确保不同模块之间的数据保持一致,尤其是在分布式系统中

在针对几百万条数据进行测试时,进行全面测试可能不太现实,如何对几百万条数据进行测试

2. 测试策略:

数据采样 :采用分层抽样或随机抽样 的方法,选取具有代表性的数据子集进行测试

数据生成工具 :使用**数据生成工具(如Mockaroo、generatedata.com)**生成测试数据,确保数据覆盖各种边界条件和异常情况。

数据备份与还原
数据备份与还原:在测试前备份原始数据,测试完成后还原数据,避免测试对生产环境造成影响。

3. 数据完整性测试
字段完整性 :检查ES索引中的每个字段是否都已正确填充,是否缺少字段
数据覆盖范围 :验证所有需要索引的数据是否都已成功写入ES,是否存在遗漏的数据
数据来源验证:检查数据是否来自正确的数据源,是否按照预定的逻辑进行采集和存储

4.数据准确性测试

根据业务逻辑,定义数据校验规则。例如,检查订单金额是否为正数、日期格式是否正确、字段值是否符合预期范围等。
数据校验规则 :根据业务逻辑,定义数据校验规则。例如,检查订单金额是否为正数、日期格式是否正确、字段值是否符合预期范围等。
数据一致性 :验证ES(Elasticsearch )数据生成工具 中的数据是否与数据库或其他数据源中的数据一致。可以通过编写SQL查询或使用数据比对工具(如WinMerge、Beyond Compare)进行比对
异常数据处理:测试系统是否能够正确处理异常数据,例如重复数据、脏数据等

相关推荐
冬至喵喵几秒前
【hive】函数集锦:窗口函数、列转行、日期函数
大数据·数据仓库·hive·hadoop
暗影八度6 分钟前
Spark流水线+Gravitino+Marquez数据血缘采集
大数据·分布式·spark
Tianyanxiao1 小时前
华为×小鹏战略合作:破局智能驾驶深水区的商业逻辑深度解析
大数据·人工智能·经验分享·华为·金融·数据分析
线条14 小时前
大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
大数据·sqoop·etl
mazhafener12311 小时前
智慧照明:集中控制器、单双灯控制器与智慧灯杆网关的高效协同
大数据
打码人的日常分享11 小时前
物联网智慧医院建设方案(PPT)
大数据·物联网·架构·流程图·智慧城市·制造
Lansonli12 小时前
大数据Spark(六十一):Spark基于Standalone提交任务流程
大数据·分布式·spark
Rverdoser14 小时前
电脑硬盘分几个区好
大数据
傻啦嘿哟14 小时前
Python 数据分析与可视化实战:从数据清洗到图表呈现
大数据·数据库·人工智能
Theodore_102214 小时前
大数据(2) 大数据处理架构Hadoop
大数据·服务器·hadoop·分布式·ubuntu·架构